今天一起來見識臉書最強圖像辨識人工智慧-"SEER"的潛力!!
這強大的 人工智慧 SEER,在它自主學習的後面,到底有多強大的基石?? 目錄 FB出動IG十億張照片，訓練最強圖像識別AI「SEER」 何謂 AI 的自監督式學習是什麼？ 奠基在 10 億張圖上的自監督 AI FB 最強圖像辨識 AI 「SEER」 的潛力 FB出動IG十億張照片，訓練最強圖像識別AI「SEER」 近年來自監督式學習（self-supervised learning）的研究與發展十分蓬勃，如 Google Brain 在 2020 年公開的「SimCLR」就被認為是個重要的里程碑。 但坐擁著全球最大影像資料庫之一 Instagram 的 Facebook 也不惶多讓，透過 Instagram 上超過 10 億張的公開照片，訓練出最新的自監督式學習模型「SEER」（SElf-supERvised），並宣稱 SEER 是目前在圖像識別測試之中，表現最優秀的 AI 。 何謂 AI 的自監督式學習是什麼？ 機器學習中最廣泛使用的監督式學習（supervised learning），是由人給定標記好的資料，讓 AI 學習正確答案並作為推論根據。但是，這種方法依賴於人工事先標記，不僅要耗費大量時間、人力與資源，AI 也只能針對已標記的特徵來學習、完成特定範圍內的任務，如：語音轉文字、分類圖像、物件辨識等。 為了突破這些限制，自監督學習（Self-supervised Learning，SSL）就應運而生了。 自監督學習是觀察現有訓練資料中的任何部份來學習，透過預測來認識世界，而無需仰賴人工事先給定的標籤。 換而言之，自監督學習所訓練的 AI 模型，能藉由觀察過去與現在的訓練資料，來預測未來會發生的事。如 SEER 可以透過觀察未標記、未分類的 Instagram 照片，就辨識出照片中的物品或人物。 這讓許多人相信，AI 技術若要開創新局面，利用自監督式學習是最好的方式。 Facebook AI 研究團隊也認為，AI 的未來在於不需依靠人類事先準備好的「教材」來學習如何識別物件，而是能直接從任何形式─...
